Inteligencia Artificial y aprendizaje automático en la ciberseguridad

A propósito de la próxima publicación del informe: “La era del aprendizaje automático en la ciberseguridad: ¿Un paso hacia un mundo más seguro o al borde del caos?”, ESET plantea el papel que realmente desempeña la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la lucha contra las amenazas cibernéticas.

A mediados de 2018, ESET realizó una encuesta para analizar las creencias subyacentes en torno a la tecnología. El 82% de los encuestados creía que su organización ya había implementado un producto de ciberseguridad utilizando el Machine Learning (ML) y solo el 23% de todos los encuestados manifestaron que no planea implementar una solución de ciberseguridad basada en el ML en un futuro próximo. Quizás aún más importante: el 80% de los encuestados también creía que el ML ya ayuda o ayudará a su organización a detectar y responder más rápido a las amenazas y el 76% de los encuestados está de acuerdo de que estas tecnologías ayudarán a resolver la escasez de habilidades de ciberseguridad en su lugar de trabajo.

“La integración del motor ML en nuestro sistema de reputación en la nube, ESET LiveGrid®, hizo que los beneficios de esta tecnología estén disponibles para todos nuestros clientes, incluidos usuarios hogareños y compañías de todos los tamaños. Las empresas también pueden considerar ESET Dynamic Threat Defense, que proporciona otra capa de seguridad mediante el uso de una tecnología de sandboxing en la nube para detectar amenazas nuevas y nunca antes vistas”, comenta el investigador de ESET, Juraj Jánošík, experto en inteligencia artificial.

El investigador agrega que si bien el aprendizaje automático ha estado transformando varios campos de la actividad humana desde hace algún tiempo, su potencial transformador completo aún está por realizarse. Las tecnologías basadas en ML ayudarán cada vez más a combatir el fraude, evaluar y optimizar los procesos de negocios, mejorar los procedimientos de prueba y desarrollar nuevas soluciones a los problemas existentes.

Sin embargo, como la mayoría de las innovaciones, incluso el aprendizaje automático tiene sus inconvenientes. “Con los negocios, la infraestructura crítica, así como nuestra vida personal cada vez más enredada con el reino digital, surgen nuevos riesgos. Los atacantes pueden emplear ML de múltiples maneras: para potenciar su malware, para atacar a víctimas específicas y extraer datos valiosos, para buscar vulnerabilidades de día cero o proteger infraestructura secuestrada como botnets”, dice Jánošík.

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